In the article a classification problem with two normally distributed classes is considered. The problem is solved using empirical discriminant functions for a Gaussian classifier and estimators for unknown parameters of the multivariate normal distribution. The following estimators will be considered: the maximum likelihood estimator (MLE), the Kulawik-Zontek estimator (KZE) and the minimum covariance determinant estimator (MCDE). Classifiers based on MLE and KZE will be compared in case of an empirical example (small sample). For large sample classifiers based on MLE, KZE and MCDE will be used.
PL
W artykule omówiono problem klasyfikacji dla dwóch klas w przypadku przyjęcia założenia, że rozkłady cech w klasach są wielowymiarowymi rozkładami normalnymi. Problem rozwiązano za pomocą empirycznego klasyfikatora gaussowskiego i wybranych estymatorów nieznanych parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Uwzględnione zostały następujące estymatory: MLE, KZE (Kulawik-Zontek estimator) i MCDE (the minimum covariance determinant estimator). Klasyfikatory oparte o MLE i KZE zostały porównane w przypadku przykładu empirycznego (mała próba). W przypadku dużych prób porównane zostały klasyfikatory oparte o trzy wspomniane estymatory.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.